Pandas de Python: llenar un marco de datos fila por fila

La simple tarea de agregar una fila a un pandas.DataFrameobjeto parece ser difícil de lograr. Hay 3 preguntas de stackoverflow relacionadas con esto, ninguna de las cuales da una respuesta funcional.

Esto es lo que estoy tratando de hacer. Tengo un DataFrame del que ya conozco la forma, así como los nombres de las filas y columnas.

>>> df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'])
>>> df
     a    b    c    d
x  NaN  NaN  NaN  NaN
y  NaN  NaN  NaN  NaN
z  NaN  NaN  NaN  NaN

Ahora, tengo una función para calcular los valores de las filas de forma iterativa. ¿Cómo puedo completar una de las filas con un diccionario o un pandas.Series? Aquí hay varios intentos que han fallado:

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df['y'] = y
AssertionError: Length of values does not match length of index

Aparentemente trató de agregar una columna en lugar de una fila.

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.join(y)
AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'is_unique'

Mensaje de error muy poco informativo.

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.set_value(index='y', value=y)
TypeError: set_value() takes exactly 4 arguments (3 given)

Aparentemente eso es solo para establecer valores individuales en el marco de datos.

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.append(y)
Exception: Can only append a Series if ignore_index=True

Bueno, no quiero ignorar el índice, de lo contrario aquí está el resultado:

>>> df.append(y, ignore_index=True)
     a    b    c    d
0  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN
3    1    5    2    3

Alineó los nombres de las columnas con los valores, pero perdió las etiquetas de las filas.

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.ix['y'] = y
>>> df
                                  a                                 b  \
x                               NaN                               NaN
y  {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}  {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}
z                               NaN                               NaN

                                  c                                 d
x                               NaN                               NaN
y  {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}  {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}
z                               NaN                               NaN

Eso también falló miserablemente.

Entonces, cómo lo haces ?

df['y'] establecerá una columna

ya que desea establecer una fila, use .loc

Tenga en cuenta que .ixaquí es equivalente, el suyo falló porque trató de asignar un diccionario a cada elemento de la fila, yprobablemente no lo que desea; la conversión a una serie le dice a los pandas que desea alinear la entrada (por ejemplo, no tiene que especificar todos los elementos)

In [7]: df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'])

In [8]: df.loc['y'] = pandas.Series({'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3})

In [9]: df
Out[9]: 
     a    b    c    d
x  NaN  NaN  NaN  NaN
y    1    5    2    3
z  NaN  NaN  NaN  NaN

Mi enfoque fue, pero no puedo garantizar que esta sea la solución más rápida.

df = pd.DataFrame(columns=["firstname", "lastname"])
df = df.append({
     "firstname": "John",
     "lastname":  "Johny"
      }, ignore_index=True)

Esta es una versión más simple.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=('col1', 'col2', 'col3'))
for i in range(5):
   df.loc[i] = ['<some value for first>','<some value for second>','<some value for third>']`

Si sus filas de entrada son listas en lugar de diccionarios, la siguiente es una solución simple:

import pandas as pd
list_of_lists = []
list_of_lists.append([1,2,3])
list_of_lists.append([4,5,6])

pd.DataFrame(list_of_lists, columns=['A', 'B', 'C'])
#    A  B  C
# 0  1  2  3
# 1  4  5  6